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Record W7019865430

Influencia de los bañadores de poliuretano en el planteamiento de las pruebas 200m libre y 200m mariposa

2019· dissertation· es· W7019865430 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueUPM Digital Archive (Technical University of Madrid) · 2019
Typedissertation
Languagees
FieldMedicine
TopicSports Performance and Training
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)LimitingLinea
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

En natación durante el período de tiempo comprendido entre los años 2008 y 2009 tuvo lugar una revolución tecnológica, respecto al material textil de los bañadores utilizados en competición. Este material principalmente es el poliuretano. La incorporación de dicho elemento a los bañadores permitía que al usarlos se tuviera una mayor flotación y una mejora hidrodinámica, con lo que los récords del mundo del momento fueron batidos con relativa facilidad. Estas plusmarcas mundiales han permanecido durante largos períodos de tiempo sin batirse, algunas más que otras. Sin embargo, tan sólo hay 2 pruebas en las que hoy en día siguen vigentes los récords del mundo tanto en categoría masculina como en femenina desde el año 2009.Estas pruebas son los 200m libres y 200m mariposa en piscina de 50 metros.
\n
\nEl objeto de este trabajo es, por lo tanto, analizar el ritmo de prueba de los 200m libres y 200m mariposa en ambos géneros, previo al uso del poliuretano cogiendo como referencia las finales de los JJOO de Atenas 2004 y el Campeonato del Mundo de Montreal en 2005. En la época del poliuretano tomaremos los datos de las finales de los JJOO de Pekín 2008 y el Campeonato del Mundo de 2009 en Roma. Y por último para analizar el por qué de la permanencia de esos récords del mundo actualmente, tomaremos como referencia las finales de los últimos JJOO de Río de Janeiro 2016 y el último Campeonato del Mundo en piscina larga antes de la realización de este trabajo en Budapest 2017.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.061
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.005
GPT teacher head0.239
Teacher spread0.234 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2019
Admission routes1
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